Jennifer Golbeck: The curly fry conundrum: Why social media "likes" say more than you might think

Перекладач: Hanna Leliv Утверджено: Khrystyna Romashko

If you remember that first decade of the web,

Як ви, можливо, пам'ятаєте, перші десять років глобальна мережа

it was really a static place.

була доволі статичним місцем.

You could go online, you could look at pages,

Можна було зайти в Інтернет, переглядати сайти,

and they were put up either by organizations

що їх створювали або організації,

who had teams to do it

де для цього були окремі команди,

or by individuals who were really tech-savvy

або люди, справді технічно просунуті

for the time.

за тодішніми мірками.

And with the rise of social media

Та з розквітом соціальних медіа

and social networks in the early 2000s,

й соціальних мереж на початку двотисячних

the web was completely changed

Інтернет враз перетворився

to a place where now the vast majority of content

на місце, де переважну більшість контенту,

we interact with is put up by average users,

з котрим ми маємо справу, створюють пересічні користувачі -

either in YouTube videos or blog posts

це відео на YouTube та дописи в блогах,

or product reviews or social media postings.

відгуки споживачів і дописи в соціальних медіа.

And it's also become a much more interactive place,

Заразом Інтернет став значно інтерактивнішим місцем,

where people are interacting with others,

де люди взаємодіють між собою,

they're commenting, they're sharing,

коментують і діляться,

they're not just reading.

а не лише читають.

So Facebook is not the only place you can do this,

Так, Facebook - не єдине місце, де це можна робити,

but it's the biggest,

але воно найбільше,

and it serves to illustrate the numbers.

варто лишень поглянути на статистику.

Facebook has 1.2 billion users per month.

Facebook має 1,2 мільярди користувачів на місяць.

So half the Earth's Internet population

Тож половина жителів планети, які мають доступ до Інтернету,

is using Facebook.

користуються Facebook.

They are a site, along with others,

Це один з сайтів,

that has allowed people to create an online persona

що дав змогу людям створити собі онлайн-особистість,

with very little technical skill,

маючи мінімальні технічні навички,

and people responded by putting huge amounts

й люди зреагували, виклавши величезні обсяги

of personal data online.

персональних даних онлайн.

So the result is that we have behavioral,

Як наслідок, ми маємо інформацію

preference, demographic data

про поведінку, вподобання, демографічні дані

for hundreds of millions of people,

сотень мільйонів людей -

which is unprecedented in history.

вперше в історії людства.

And as a computer scientist, what this means is that

Для мене, як фахівця у галузі комп'ютерних технологій,

I've been able to build models

це значить, що тепер я можу створювати моделі,

that can predict all sorts of hidden attributes

що прогнозуватимуть всілякі приховані тенденції

for all of you that you don't even know

на основі інформації,

you're sharing information about.

яку ви поширюєте.

As scientists, we use that to help

Науковці використовують ці моделі,

the way people interact online,

щоб удосконалити нашу з вами взаємодію в мережі,

but there's less altruistic applications,

але не всі мають такі альтруїстичні наміри,

and there's a problem in that users don't really

до того ж, є одна проблема - користувачі не зовсім

understand these techniques and how they work,

розуміють, як працюють ці технології,

and even if they did, they don't have a lot of control over it.

а навіть якби розуміли, вони все одно не мають над ними контролю.

So what I want to talk to you about today

Отож, сьогодні поговоримо

is some of these things that we're able to do,

про те, що ми можемо робити з цими даними,

and then give us some ideas of how we might go forward

а потім поміркуємо, як

to move some control back into the hands of users.

повернути частковий контроль у руки користувачів.

So this is Target, the company.

Ось компанія Target.

I didn't just put that logo

Я розмістила її логотип

on this poor, pregnant woman's belly.

на животі цієї бідолашної вагітної жінки не просто так.

You may have seen this anecdote that was printed

Можливо, ви читали історію,

in Forbes magazine where Target

надруковану в журналі Forbes, про те,

sent a flyer to this 15-year-old girl

що Target надіслала 15-річній дівчині

with advertisements and coupons

рекламу й купони на знижку

for baby bottles and diapers and cribs

на пляшечки, підгузники й дитячі ліжечка

two weeks before she told her parents

за два тижні до того, як та

that she was pregnant.

зізналася своїм батькам, що вона вагітна.

Yeah, the dad was really upset.

Так, батько дуже засмутився.

He said, "How did Target figure out

Він задумався: "А як Target дізнався,

that this high school girl was pregnant

що ця школярка вагітна, ще до того,

before she told her parents?"

як вона розповіла про це своїм батькам?"

It turns out that they have the purchase history

Як виявилось, компанія збирає історію покупок

for hundreds of thousands of customers

сотень тисяч своїх клієнтів

and they compute what they call a pregnancy score,

і вираховує так званий "показник вагітності" -

which is not just whether or not a woman's pregnant,

не тільки ймовірність, вагітна жінка чи ні,

but what her due date is.

а й те, коли саме їй народжувати.

And they compute that

Компанія вираховує його

not by looking at the obvious things,

не лише на основі очевидних факторів,

like, she's buying a crib or baby clothes,

наприклад, чи купує жінка колиску чи одяг для немовляти,

but things like, she bought more vitamins

а стежить за тим, чи не купила вона, бува, більше вітамінів,

than she normally had,

ніж зазвичай,

or she bought a handbag

чи, може, придбала велику сумку,

that's big enough to hold diapers.

куди вмістяться підгузники.

And by themselves, those purchases don't seem

Самі по собі ці покупки

like they might reveal a lot,

не надто інформативні,

but it's a pattern of behavior that,

але якщо взяти модель поведінки

when you take it in the context of thousands of other people,

в масштабі тисяч людей,

starts to actually reveal some insights.

то вималюється певна картина.

So that's the kind of thing that we do

Ми займаємось чимось подібним,

when we're predicting stuff about you on social media.

коли складаємо прогнози на основі вашої поведінки в соціальних мережах.

We're looking for little patterns of behavior that,

Ми вишуковуємо непомітні на перший погляд моделі поведінки,

when you detect them among millions of people,

які розкажуть багато чого,

lets us find out all kinds of things.

якщо виявиться, що вони властиві мільйонам людей.

So in my lab and with colleagues,

Ми з колегами з нашої лабораторії

we've developed mechanisms where we can

розробили механізми, що дають нам змогу

quite accurately predict things

доволі точно прогнозувати

like your political preference,

ваші політичні вподобання,

your personality score, gender, sexual orientation,

особисті характеристики, стать, сексуальну орієнтацію,

religion, age, intelligence,

релігію, вік, рівень інтелекту,

along with things like

а також те,

how much you trust the people you know

наскільки ви довіряєте своїм знайомим,

and how strong those relationships are.

і чи міцні ваші взаємини.

We can do all of this really well.

Нам це вдається досить добре.

And again, it doesn't come from what you might

Знову ж таки, ми не потребуємо

think of as obvious information.

так званої очевидної інформації.

So my favorite example is from this study

Мій улюблений приклад - із дослідження,

that was published this year

описаного в цьогорічному випуску

in the Proceedings of the National Academies.

журналу Національної академії наук.

If you Google this, you'll find it.

Його можна знайти в Google.

It's four pages, easy to read.

Там всього чотири сторінки.

And they looked at just people's Facebook likes,

Автори дослідження проаналізували

so just the things you like on Facebook,

вподобання людей у Facebook

and used that to predict all these attributes,

і на основі цього спрогнозували всі перелічені мною характеристики,

along with some other ones.

і навіть більше.

And in their paper they listed the five likes

І в своїй статті вони перерахували п'ять вподобань,

that were most indicative of high intelligence.

що найпереконливіше свідчать про високий рівень інтелекту.

And among those was liking a page

Серед них було вподобання

for curly fries. (Laughter)

сторінки спіральної картоплі-фрі. (Сміх)

Curly fries are delicious,

Спіральна картопля-фрі дуже смачна,

but liking them does not necessarily mean

але якщо ви вподобали її сторінку, це не значить,

that you're smarter than the average person.

що ви розумніші за інших.

So how is it that one of the strongest indicators

Тож як так може бути, що найпереконливішим показником

of your intelligence

рівня вашого інтелекту

is liking this page

є вподобання сторінки,

when the content is totally irrelevant

вміст якої не має аніякісінького стосунку

to the attribute that's being predicted?

до прогнозованої характеристики?

And it turns out that we have to look at

Виявляється, для того, щоб зрозуміти це,

a whole bunch of underlying theories

треба взяти до уваги

to see why we're able to do this.

цілу низку теорій.

One of them is a sociological theory called homophily,

Однією з них є соціологічна теорія під назвою гомофілія,

which basically says people are friends with people like them.

згідно з якою, люди приятелюють з тими, хто схожий на них.

So if you're smart, you tend to be friends with smart people,

Тобто якщо ви розумні, скоріш за все, ви приятелюватимете з розумними людьми,

and if you're young, you tend to be friends with young people,

якщо молоді - дружитимете з молодими,

and this is well established

і так триває

for hundreds of years.

вже сотні років.

We also know a lot

Ми також чимало дізналися про те,

about how information spreads through networks.

як інформація поширюється мережею.

It turns out things like viral videos

Виявилось, що вірусні відео,

or Facebook likes or other information

вподобання на Facebook чи інша інформація

spreads in exactly the same way

поширюються точно так само,

that diseases spread through social networks.

як хвороби серед людей.

So this is something we've studied for a long time.

Ми це довгий час аналізували.

We have good models of it.

Розробили кілька моделей.

And so you can put those things together

Тому тепер можна скласти всі чинники докупи

and start seeing why things like this happen.

й зробити висновок, чому так є.

So if I were to give you a hypothesis,

Якби ви запитали мене про це,

it would be that a smart guy started this page,

я б відповіла, що ту сторінку з картоплею створив якийсь розумний хлопчина,

or maybe one of the first people who liked it

або той, хто вподобав її одним із перших,

would have scored high on that test.

має високий рівень інтелекту.

And they liked it, and their friends saw it,

Його друзі побачили, що він вподобав ту сторінку -

and by homophily, we know that he probably had smart friends,

а теорія гомофілії каже нам, що він має розумних приятелів -

and so it spread to them, and some of them liked it,

і дехто з них і собі її вподобав.

and they had smart friends,

Ті люди теж мають розумних друзів,

and so it spread to them,

and so it propagated through the network

які також дізнались про ту сторінку,

і так інформація облетіла мережу,

to a host of smart people,

поширилась серед розумних людей,

so that by the end, the action

і, зрештою, сам факт уподобання

of liking the curly fries page

сторінки зі спіральною картоплею-фрі

is indicative of high intelligence,

став свідчити про високий рівень інтелекту.

not because of the content,

Але не через зміст цієї сторінки,

but because the actual action of liking

а через те, що сама дія - вподобання -

reflects back the common attributes

свідчить про спільні характеристики

of other people who have done it.

людей, які цю дію здійснили.

So this is pretty complicated stuff, right?

Звучить досить складно, правда ж?

It's a hard thing to sit down and explain

Не так легко сісти й пояснити це

to an average user, and even if you do,

пересічному користувачеві, та й навіть, якщо вам вдасться пояснити,

what can the average user do about it?

чим типовий користувач зможе тут зарадити?

How do you know that you've liked something

Звідки ви можете знати, що те, що ви вподобали,

that indicates a trait for you

свідчить про якусь вашу рису,

that's totally irrelevant to the content of what you've liked?

яка не має жодного стосунку до змісту вподобаної вами сторінки?

There's a lot of power that users don't have

Користувачам не під силу повністю

to control how this data is used.

контролювати те, як використовують ці дані.

And I see that as a real problem going forward.

І мені здається, що це дедалі більша проблема.

So I think there's a couple paths

Існує кілька способів,

that we want to look at

які варто розглянути,

if we want to give users some control

якщо ми хочемо дати користувачам частковий контроль над тим,

over how this data is used,

як використовують ці дані,

because it's not always going to be used

бо це не завжди йде

for their benefit.

їм на користь.

An example I often give is that,

Я часто кажу, що

if I ever get bored being a professor,

коли мені набридне викладати,

I'm going to go start a company

я засную компанію,

that predicts all of these attributes

що прогнозуватиме різні характеристики,

and things like how well you work in teams

і те, чи ви, наприклад, вмієте працювати в команді,

and if you're a drug user, if you're an alcoholic.

чи ви наркоман, чи, може, зловживаєте алкоголем.

We know how to predict all that.

Ми знаємо, як це все прогнозувати.

And I'm going to sell reports

І тоді я розсилатиму звіти

to H.R. companies and big businesses

у кадрові агенції та великі компанії,

that want to hire you.

що хочуть найняти вас на роботу.

We totally can do that now.

Тепер ми спокійно можемо це робити.

I could start that business tomorrow,

Я можу взятися за це хоч завтра,

and you would have absolutely no control

а ви не матимете жодного контролю

over me using your data like that.

над тим, як я використовуватиму ці дані.

That seems to me to be a problem.

Як на мене, це проблема.

So one of the paths we can go down

Отож, один із способів їй зарадити -

is the policy and law path.

ухвалити правила й закони.

And in some respects, I think that that would be most effective,

На мою думку, цей спосіб - найефективніший,

but the problem is we'd actually have to do it.

але проблема в тому, що тут доведеться добре попрацювати.

Observing our political process in action

Коли я спостерігаю за нашим політичним процесом,

makes me think it's highly unlikely

то щораз менше впевнена в тому,

that we're going to get a bunch of representatives

що нам вдасться залучити десяток депутатів,

to sit down, learn about this,

змусити їх сісти й вивчити цю тему,

and then enact sweeping changes

а потім внести кардинальні зміни

to intellectual property law in the U.S.

в закони США про інтелектуальну власність,

so users control their data.

щоб користувачі могли контролювати особисті дані.

We could go the policy route,

Можна спробувати ухвалити якісь правила,

where social media companies say,

але соціальні медіа заявлять:

you know what? You own your data.

Знаєте що? Ваші дані належать вам самим.

You have total control over how it's used.

Те, як їх буде використано, залежить від вас.

The problem is that the revenue models

Проблема в тому, що дохід

for most social media companies

більшості соціальних медіа залежить від розповсюдження

rely on sharing or exploiting users' data in some way.

чи використання користувацьких даних у певний спосіб.

It's sometimes said of Facebook that the users

Про Facebook часом кажуть, що

aren't the customer, they're the product.

користувачі - це не клієнти, це - продукт.

And so how do you get a company

Тож як змусити компанію

to cede control of their main asset

повернути контроль над своїм найбільшим капіталом

back to the users?

назад користувачам?

It's possible, but I don't think it's something

Це можливо, але я не думаю,

that we're going to see change quickly.

що ці зміни найближчим часом відбудуться.

So I think the other path

Тому вартує скористатися

that we can go down that's going to be more effective

іншим, ефективнішим, способом -

is one of more science.

звернутися до науки.

It's doing science that allowed us to develop

Саме наука дала нам змогу

all these mechanisms for computing

створити механізми аналізу

this personal data in the first place.

особистих даних.

And it's actually very similar research

І треба провести практично

that we'd have to do

таке саме дослідження,

if we want to develop mechanisms

щоб розробити механізми,

that can say to a user,

які попереджатимуть користувача:

"Here's the risk of that action you just took."

"Ваші дії - ризиковані".

By liking that Facebook page,

Вподобавши ось цю сторінку на Facebook

or by sharing this piece of personal information,

або поділившись ось цією особистою інформацією,

you've now improved my ability

ви підвищили мої шанси

to predict whether or not you're using drugs

успішно спрогнозувати, вживаєте ви наркотики чи ні,

or whether or not you get along well in the workplace.

і чи ладнаєте ви зі своїми колегами.

And that, I think, can affect whether or not

Це впливатиме на рішення людей -

people want to share something,

поділяться вони певною інформацією,

keep it private, or just keep it offline altogether.

зроблять її доступною лише для якогось кола людей, чи взагалі не публікуватимуть її в Інтернеті.

We can also look at things like

Можна також дати людям змогу

allowing people to encrypt data that they upload,

шифрувати дані, які вони завантажують в Інтернет,

so it's kind of invisible and worthless

щоб ті були невидимими й нічого не вартими

to sites like Facebook

для сайтів на кшталт Facebook

or third party services that access it,

чи третіх сторін.

but that select users who the person who posted it

Доступ до цих даних мали б

want to see it have access to see it.

тільки обрані нами користувачі.

This is all super exciting research

Це дослідження страшенно цікаве

from an intellectual perspective,

для науковців, тому

and so scientists are going to be willing to do it.

вони охоче ним займуться.

So that gives us an advantage over the law side.

Отож, піти цим шляхом простіше, ніж ухвалювати закони.

One of the problems that people bring up

Коли я говорю на цю тему,

when I talk about this is, they say,

то часто чую зауваження:

you know, if people start keeping all this data private,

але якщо люди почнуть захищати всі свої дані,

all those methods that you've been developing

то методи, які ви розробляєте,

to predict their traits are going to fail.

щоб прогнозувати їхню поведінку, перестануть працювати.

And I say, absolutely, and for me, that's success,

Так, перестануть, і це чудово,

because as a scientist,

бо як науковець

my goal is not to infer information about users,

я не хочу вивідувати інформацію про користувачів.

it's to improve the way people interact online.

Моя мета - поліпшити взаємодію людей в Інтернеті.

And sometimes that involves inferring things about them,

Для цього часом доводиться вивідувати якусь інформацію про них,

but if users don't want me to use that data,

але якщо користувачі не хочуть, щоб я скористалась їхніми даними,

I think they should have the right to do that.

то вони мусять мати на це право.

I want users to be informed and consenting

Я хочу, щоб люди знали, які програми ми розробляємо,

users of the tools that we develop.

і давали на це свою згоду.

And so I think encouraging this kind of science

І тому гадаю, що підтримка таких наукових розробок

and supporting researchers

і дослідників, які хочуть

who want to cede some of that control back to users

повернути контроль користувачам,

and away from the social media companies

забравши його в соціальних медіа,

means that going forward, as these tools evolve

означає крок уперед.

and advance,

А розробка й вдосконалення таких інструментів

means that we're going to have an educated

означає, що користувачі

and empowered user base,

будуть обізнані й матимуть права.

and I think all of us can agree

І думаю, зі мною всі погодяться,

that that's a pretty ideal way to go forward.

що над цим варто працювати.

Thank you.

Дякую.

(Applause)

(Оплески)